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谢新洲等：新媒体嵌入社会的现实与挑战******
如今以互联网为代表的新媒体已经渗透社会生活的方方面面。即时通信、网络视频、短视频、网络支付、网络购物、网络新闻等多元应用场景积聚了相当大的用户规模。新媒体凭借其空前的传播、连接、组织和创新能力，深刻且持续地变革着内容生产和传播方式、社会资源调度和转化方式，对社会生产生活产生了深远影响。
新媒体对社会生活的嵌入与重构
伴随互联网、物联网、大数据等技术的发展，当前的新媒体已不仅仅是一种媒介形态，更是一种网络化的媒介环境、泛在的信息场域和多态的存在方式，结合多个场景重新建构着人们的日常生活。新媒体以内容多元化、关系网络化、组织平台化、数据资源化等方式嵌入社会生活，呈现出“工具－媒体－平台－空间－社会”的生态化发展路径。
内容多元化：从“万物皆媒”到“元宇宙”
新媒体降低了内容生产与传播的门槛，用户兼具内容生产者、传播者、消费者等多重身份，从源头上释放了网络内容的多元性。在参与式文化的拓展下，用户可以便利地进行个性化表达。以往依附于组织单位的内容管理方式和文化娱乐方式被打破，人工智能、传感器、可穿戴设备等技术强化并拓展了个体的感知能力和方式。新媒体从“人的延伸”发展为“人的具身”。现实社会被建构成数字化形态，线上与线下的界限进一步弥合。互联网不再只是现实的“镜像”，人们开始追求在泛在化的内容生态中形塑个性化空间。“元宇宙”便在从内容多元向体验多元的发展趋势下成为社会热点。
关系网络化：从“趣缘格局”到“数字生存”
新媒体打破了时空桎梏，用户可以随时依照个人志趣或诉求彼此接近、连接，形成以“趣缘”为核心的社会关系。这种连接既可以是小范围的“面对面建群”，也可以是凝聚多方合力的“协作文档”。连接的建立、维系、终止变得临时且随意，形成大大小小的各类网络社群。网络社群以去中心化特征解构传统社会组织的结构形态、拓展基于社会关系的信息获取方式。随着移动互联网、大数据、云计算等技术的发展，人们的生活、学习和工作进一步向新媒体环境延伸，带来供需关系、合作关系、工作关系、学习关系等的网络化。由此，关系网络化的嵌入方式在网络关系建立的基础上，又增添了现实关系网络化的内涵。
组织平台化：从“超级平台”到“基础设施”
新媒体促进了社会资源的整合和流动，信息化、网络化建设将社会组织内部各部门、外部多主体加以串联，极大促进了资源配置的效率和效益。新媒体平台凭借其既有的技术能力和用户基础，由原来简单意义上的信息内容传播渠道，进阶为信息内容服务主体，深度嵌入经济社会发展与社会关系网络。一方面，新媒体平台利用其以可编程性、普及性、连接性、数据化为基本特征的技术“资产”(如应用程序接口API)，以数据为流通介质，设计出有限开放、自主可控的合作框架，成为相关产业链(如内容、广告、营销)的中心；另一方面，通过战略性地构建起技术平等、话语平等、机会平等的话语体系和组织氛围，平台将广大的内容生产者凝聚起来，配套以由平台主导的规则体系，成为内容生产、审核、分发、变现、评估的中心。平台纷纷构建“生态化”的商业版图，将用户、数据、关系等多种资源纳入其生态体系，持续向外拓展着功能边界和社会连接，以“服务工具”“舆论场域”“生活场景”“营收来源”等多元样态成为“基础设施”式的存在，其公共性愈发凸显。
数据资源化：从“服务要素”到“生产要素”
新媒体揭示了数据的作用和潜力，特别是在平台化趋势下，数据成为重要的生产资料和治理资源。数据的资源化转向首先体现在网络政务服务领域，从政府信息化到电子政务再到数字政府，新媒体技术的快速革新不仅对政府的管理模式和社会治理方式提出了新要求，也通过内容多元化、关系网络化、组织平台化为创新治理与服务方式提供了必要的数据支撑。比如在新冠肺炎疫情防控工作中，“健康码”将新媒体平台这一关键的网络节点与嵌入在现实场景的物理节点有机结合，以“扫码”的方式实现个人位置和健康信息的数字化、行程轨迹和社会关系的网络化，构建起覆盖全国的防疫网络，对疫情防控、复工复产起到关键作用。伴随数字经济的发展和成熟，数据被正式列为我国五大生产要素之一，与土地、劳动力、资本、技术并列。数据不再仅仅是“依据”“反馈”的来源，而是更加直接地作为基本价值单位参与到市场化配置中，具备“孵化”“创新”“再生产”功能，成为推动经济社会高质量发展的新动能。
新媒体嵌入社会带来的问题与挑战
随着新媒体嵌入社会的方面增多、程度加深，新媒体逐渐从经济社会发展的外生变量转变为内生变量，对内容生产逻辑、用户行为逻辑、社会组织逻辑、市场运转逻辑、社会治理逻辑等产生根本性影响。一方面要着眼于新媒体社会嵌入的方式和维度，找到“管好”“用好”新媒体的逻辑与规律；另一方面则要充分体察新媒体发展的生态化取向，相关研究及治理工作要从客体性视角向环境域视角转移。具体而言，在新媒体社会嵌入的趋势下，有以下几个关键问题亟须解决。
多元化带来的内容治理难题
新媒体的发展，特别是平台的兴起，带来内容生产、分发、传播、消费机制的变革，重塑公共舆论、丰富网络文化的同时，也带来了网络内容治理难题。
在公共舆论方面，公共事件所触发的社会舆论从酝酿、萌芽、爆发至平息的全过程，不再由传统的大众媒体单向垄断信息资源，取而代之的是网状结构下多元化、社会化的内容生产。开放的平台环境降低了参与门槛，只要遵从平台的内容规则，用户就可以获取平台提供的即时性信息交互服务，参与到包含公共信息在内的内容生产、传播、交流和互动中。民众发表意见、参与公共事务以及建立社会网络的积极性和主动性显著增强，同时也带来由于表达主体扩充导致的信息质量良莠不齐、信息溯源难度大等问题。
在网络文化方面，新媒体为一些亚文化提供了组织和发展的“栖身之地”。但某些消极亚文化借此隐蔽扩张，滋生和宣扬畸形的价值观，危害群体成员的身心健康，动摇社会价值根基，具有一定的社会风险。亚文化群体成员往往容易被社群共同的情感认同所绑架，在“流量至上”的市场逻辑和平台规则下，朴素的情感诉求容易被资本挟持用于牟利，甚至诱发非理性的群体行为，扰乱社会秩序。同时，一些平台不惜包庇消极亚文化现象及相关有害内容以赚取“灰色流量”，从而增大了相关部门治理难度。
进一步而言，在以用户关系连接为核心的新媒体平台上，传播的个人化和社会化特征明显，但也容易导致传播的圈层化、社群化。在目前主要的网络舆论场域中，依托算法的信息分发和社会网络建构方式让用户更多地接触到跟自己观点和态度接近的信息，用户越来越难以接受其他不同观点，长期被算法塑造、牵制的价值观一旦定型便很难改变。此外，新媒体环境下公众意见的呈现和聚合机制受平台规则及其对信息流的规制影响较大，这就导致舆论的形成和发展容易受到平台商业利益的操控。由私人部门来裁决、量定公共事件中的话语权，必然会面临个体利益和公众利益失衡的问题。
网络化凸显的用户导向不足
党的十九大报告在加强和创新社会治理方面提出，明确全面深化改革总目标是完善和发展中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化。提升治理能力的一个重要举措就是转变政府角色，动员更多的社会主体参与对公共事务的管理。新媒体的信息和互动功能使其具备了媒体和社会网络的技术特征，并彰显多主体影响社会治理的过程。
目前大部分政府机构对新媒体的利用主要体现在内部的信息沟通和对外的信息公开。通过内部的机构重组和资源整合，在集约化的生产模式下及时掌握、发布行业或地域内的重要政治和民生新闻，一定程度上减少了信息疏漏、口径不统一、资源浪费等现象。一些地区借助短视频、网络直播等新兴方式，创新宣传策略和手段，以一种更贴近群众喜好的方式传播新闻和信息，提升了主流声音的传播力和政务信息的透明度。
然而，在获取社情民意方面，一些由政府部门或主流媒体搭建的新媒体平台上，虽然设置了“爆料”“信箱”等功能供民众发声，但后续反馈仍有欠缺。这种现象在资源相对匮乏的基层表现得更为显著，基层网络政务服务在功能定位上呈现出明显的“重宣传而轻服务”问题，服务能力有限，意见反馈渠道不够畅通。新媒体在公共对话上的功能优势未能得到充分利用和体现，政务服务平台未能真正嵌入当地居民的社会网络和行为习惯中。
资源化警示的数据安全风险
数据安全和网络安全是新媒体嵌入社会特别是数据资源化给主权国家带来的治理难题。网络空间的主权化倾向明显，地缘政治色彩加重，国家网络安全已经成为全球互联网治理的基本议题。
从政治层面看，数据是未来国际政治竞争的关键资源。社交媒体可能在人工智能加持下成为霸权的“武器”，通过算法推荐向全世界全方位、全时空、全天候地传递符合其价值标准、意识形态、外交政策、商业理念和社会文化的信息，此举实质上是以数据操纵、改变人们的思想。
从经济层面看，数据流动对全球经济增长的贡献已经超过传统的跨国贸易和投资，支撑了包括商品、服务、资本、人才等几乎所有类型的全球化活动，深入全球供应链的方方面面。国家和地区之间的数据依赖越来越强。一些国家以数据安全和公民个人隐私安全政策为由，对涉及国家关键基础设施、关键技术和公民敏感信息的海外产业进行带有意识形态的制裁，甚至将其作为国际政治博弈的工具。数字经济的蓬勃发展使得数据与实体经济的各个领域融合渗透，模糊了依托泛在连接技术构建的网络空间的边界。这一特性带来了网络形态的持续快速变动，加大了网络威胁向社会各领域蔓延的不可预测性。
在数据成为重要战略资源的当下，如何科学合理地将数据主权与安全纳入国家核心利益的范畴，确保数据资源的完整性、保密性和可用性，衡量好国家安全与经济发展的关系，是后疫情时期新媒体管理与互联网治理的焦点。
作者： 谢新洲 石林 (谢新洲系北京大学新媒体研究院院长；石林系北京大学新媒体研究院博士研究生)
来源：《中国网信》2022年第1期
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？****** 聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口 “特别能聊”的人工智能会聊出些什么？ 本报记者 时斓娜 阅读提示 全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。 家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。 产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。 人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。 “真正像人类一样聊天交流” “我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。 随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。 中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。 实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。 创新交互为AIGC带来新启发 随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。 以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。 在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。 目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。 根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。 “人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。 商业化落地需克服技术和伦理问题 尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。 在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。 中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。 “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。 在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。” 在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。 （文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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